Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks 2018-01-16 22:33:36 1. 文章主要思想: 2. 代码实现(Pytorch):https://github.com ...
Semi Supervised Learning with Generative Adversarial Networks 引言:本文将产生式对抗网络 GAN 拓展到半监督学习,通过强制判别器来输出类别标签。我们在一个数据集上训练一个产生式模型 G 以及 一个判别器 D,输入是N类当中的一个。在训练的时候,D被用于预测输入是属于 N 的哪一个,这个 是对应了G的输出。这种方法可以用于创造更加有效 ...
2016-08-25 01:01 0 3798 推荐指数:
Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks 2018-01-16 22:33:36 1. 文章主要思想: 2. 代码实现(Pytorch):https://github.com ...
SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS Thomas N. Kipf、MaxWelling Published as a conference paper at ICLR 2017 论文笔记 ...
这篇文章的主要贡献点在于: 1.实验证明仅仅利用图像整体的弱标签很难训练出很好的分割模型; 2.可以利用bounding box来进行训练,并且得到了较好的结果,这样可以代替用pixel-leve ...
论文笔记:Adaptive Consistency Regularization for Semi-Supervised Transfer Learning Paper: Adaptive Consistency Regularization for Semi-Supervised ...
Virtual Adversarial Training: a Regularization Method for Supervised and Semi-supervised Learning 简介 本文是17年半监督学习的一篇文章,受对抗训练的启发,将对抗训练的范式用于提升半监督学习 ...
GCN的定义 下面内容参考kipf博客,个人认为是告诉你从直觉上,我们怎么得到GCN图上的定义(而前面的大幅推导是从理论上一步一步来的,也就是说可以用来佐证我们的直觉) 我们的网络输入是\(\ma ...
背景简介 GCN的提出是为了处理非结构化数据(相对于image像素点而言)。CNN处理规则矩形的网格像素点已经十分成熟,其最大的特点就是利用卷积进行①参数共享②局部连接,如下图: 那么类比 ...
Generative Adversarial Nets NIPS 2014 摘要:本文通过对抗过程,提出了一种新的框架来预测产生式模型,我们同时训练两个模型:一个产生式模型 G,该模型可以抓住数据分布;还有一个判别式模型 D 可以预测来自训练样本 而不是 G 的样本的概率 ...